基于小波变换的语音增强及DSP实现

论文摘要

语音增强是一种解决噪声污染的有效方法,在通信、网络、语音识别、语音编码等领域有着广泛的应用。近年来,随着VLSI的发展和高速DSP芯片的出现,语音增强的实时实现成为可能,人们对语音增强技术的关注越来越多,语音增强方法逐步走向实用。首先介绍了语音增强的目的、应用背景、发展历史和研究现状。在对语音和噪声的特性分析基础上,讨论几种常用语音增强方法的基本原理,如维纳滤波法、卡尔曼滤波法、谱减法、自适应滤波法、短时谱幅度的最小均方误差估计法,并对其进行仿真,分析各自的优缺点。论述了小波阈值去噪法的基本原理,并对阈值选取规则、阈值门限函数、分解层数和小波基的选择进行了仿真,选取最优参数;在研究传统小波阈值算法的基础上,分析该算法的优点和不足之处,对传统的阈值函数进行改进,仿真结果表明,改进的阈值函数的去噪效果要优于传统的阈值函数;提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,仿真结果表明:该方法能有效地增强受白噪声和说话人噪声污染的语音信号,有效地减少音乐噪声。进行基于TMS320VC5416定点DSP的语音增强模块的理论设计,详细论述了模块的硬件电路设计过程。根据改进算法进行系统的软件设计及算法编程,在CCS集成开发环境下调试,并成功在ICETEK-VC5416-A开发板中运行。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 语音增强的目的和应用背景
• 1.1.1 语音增强的目的
• 1.1.2 语音增强的应用背景
• 1.2 语音增强的发展历史及研究现状
• 1.3 语音和噪声的特性
• 1.3.1 语音特性
• 1.3.2 噪声特性
• 1.4 语音增强算法的评价标准
• 1.4.1 MOS 得分评估
• 1.4.2 信噪比
• 1.5 本章小结
• 第二章 语音增强常用方法比较
• 2.1 语音增强方法分类及仿真实验准备
• 2.1.1 语音增强方法的分类
• 2.1.2 仿真实验准备条件
• 2.2 常用语音增强方法对比
• 2.2.1 维纳滤波法
• 2.2.2 卡尔曼滤波法
• 2.2.3 谱减法
• 2.2.4 自适应滤波法
• 2.2.5 短时谱幅度的最小均方误差（MMSE）估计法
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于小波变换的语音增强算法
• 3.1 小波分析的发展历程
• 3.2 小波阈值去噪
• 3.2.1 小波阈值选取规则
• 3.2.2 小波阈值施加方式
• 3.2.3 分解层数的选择
• 3.2.4 小波基的选择
• 3.3 小波阈值去噪的改进算法
• 3.3.1 阈值函数改进
• 3.3.2 谱减法与小波阈值去噪法结合
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于小波阈值去噪的DSP 实现
• 4.1 系统设计概述
• 4.2 主要功能电路设计
• 4.2.1 TMS320VC5416 DSP 芯片
• 4.2.2 电源TPS70302
• 4.2.3 语音编解码芯片TLV320AIC23
• 4.2.4 FLASH 存储器AM29LV800
• 4.2.5 AD、DA 芯片选择
• 4.2.6 AIC23 与DSP 的硬件电路设计及接口配置
• 4.3 语音增强在DSP 上的处理结果及分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 附录
• 详细摘要